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我国2005年7月21日宣布进行人民币汇率制度改革，放弃了原先盯住美元的固定汇率制度，改为根据一篮子货币灵活调控的有管理的浮动汇率制度，更加灵活的汇率政策导致国际间债权债务的清算由于汇率的变动而难以事先掌握，从而产生了汇率风险。2007年开始爆发的次贷危机致使全球主要金融市场出现了流动性不足的现象，以美联储为首的世界各大央行实行所谓的“定量宽松”的货币政策，加剧了国际货币市场的汇率波动，加大了从事国际贸易的经营者和投资者所面临的汇率风险。汇率是决定一国货币购买力的重要因素，本国货币升值虽然能够增强购买力，却同时会削弱他国消费者对本国产品的消费能力，其影响通常遍及全国。汇率风险的测量，可以归纳为由于汇率的变化而导致的本币价值损失大小的度量。影响汇率的主要因素其实具有很大的随机性，从而导致了汇率的波动也带有明显的随机性，所以汇率的收益变化是一个随机变量。随机变量的特性用统计概率分布的特征来描述要比单纯采用风险系数或者标准差的形式来描述更为精确合理。VaR方法是近年来风险管理发展中最为广泛采用的方法，它是风险值量化的基础，不仅能计算单个金融工具的风险，还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。
本文选取2005年7月21日以来至2010年3月23日的每日汇率中间价为原始数据，取其对数一阶差分作为每日收益率的近似，并以此收益率为计量和建模对象。对这三个收益率序列进行简单的描述性统计分析，可以看出金融数据典型的尖峰厚尾特征在这三个汇率日波动率时间序列上表现得十分明显，所以本文在残差序列服从广义误差分布的假定下进行实证分析。对数据进行平稳性的单位根检验，各收益率序列在各显著性水平上都拒绝含有一个单位根的原假设，即接受收益率序列是平稳序列的结论。对均值方程进行残差序列的相关性检验和ARCH效应检验，排除了残差序列的线性关系，并证实了序列存在异方差性，适用于ARCH族模型。接着，通过对三个日收益率序列分别拟合了GARCH、GARCH-M、NJR-GARCH、NJR-GARCH-M、EGARCH和EGARCH-M六种模型，各拟合模型的条件方差方程基本都很好地表达了原始序列中存在的条件异方差性。建立的18个模型中，从系数的显著性来看，对于美元汇率序列，除了NJR-GARCH模型以外，其余五个模型都较好地拟合了其特征；对于欧元汇率序列，EGARCH模型拟合得最好；对于R元汇率序列，GARCH，NJR-GARCH和EGARCH的拟合效果较好。从检验拟合后残差是否还存在ARCH效应的效果来看，对于美元汇率序列，GARCH-M，EGARCH和EGARCH-M都比较显著，其中最为显著的是EGARCH模型；对于欧元汇率序列，效果比较显著的是EGARCH和EGARCH-M模型；对于日元汇率序列，GARCH和GARCH-M模型的显著性都在90％以上，其中GARCH模型达到了97.44％。由AIC准则判断出对于美元序列，拟合最佳的是EGARCH模型，对于欧元序列，拟合最佳的是GARCH模型，对于日元序列，拟合最佳的是NJR-GARCH-M模型。由上述三个拟合方程可以得到对应的广义误差分布参数和条件方差，接着利用分布参数可以得出相应的分位数，再通过分位数和条件方差来计算VaR值，最后采取事后检验法检验计算出的VaR值对风险值(实际损失)的覆盖程度。检验结果显示美元序列的风险被低估了，欧元序列通过了检验，日元序列的风险被高估了。通过VaR的计算，可以看出在95％的置信水平下，人民币兑三种主要货币的汇率最小收益率(也就是VaR值)都为负值，说明在人民币升值的大背景下，选择低风险低收益的境外产品进行投资，不仅不能获得期望中的回报，反而会受到汇率变化带来的影响，蒙受汇率变动带来的损失，个人和政府应该根据自己的需要，谨慎地选择投资产品和投资途径。